Berlino. Amsterdam. Siviglia. Tre stanze in tre settimane, tre comunità professionali diverse. Dirigenti di alto livello, chief learning officer, dirigenti di business school. Un’ansia condivisa è emersa in ogni conversazione: l’intelligenza artificiale sta redigendo il brief, scrivendo l’analisi, inquadrando il linguaggio e la stanza lo ripete. Quando i leader senior devono prendere una decisione, metà della decisione è già stata presa in una bozza che non hanno scritto.
IL Indice delle tendenze lavorative di Microsoft ha riferito nel maggio 2026 che quasi la metà delle interazioni di Copilot all’interno delle organizzazioni ora supportano l’analisi, il ragionamento, il processo decisionale e la risoluzione dei problemi. Quando l’intelligenza artificiale passa dalla stesura al lavoro di giudizio stesso, l’output che produce è già stato inquadrato in modi che non sempre rileviamo.
Definire lo scetticismo
Lo scetticismo è un giudizio fondato, non il riflesso del contrarian di opporsi a tutto. È la saggezza pratica chiamata da Aristotele phronesisla capacità coltivata di vedere cosa è giusto fare in una situazione particolare e poi farlo. Molte tradizioni nominano un cugino stretto con la stessa capacità. I pensatori confuciani lo chiamano così zhi e filosofi islamici ḥikmahciascuno con una sensibilità pratica verso ciò che è giusto in circostanze mutevoli. I termini non sono identici, ma condividono somiglianze familiari, indicando una cosa: il giudizio sensibile al contesto esercitato al momento della decisione. Questa è l’abitudine che ogni decisore ha già: chiedersi cosa conta, cosa è giusto, cosa ha risonanza e cosa funzionerà.
La nuova sfida è affinare questa abitudine contro le azioni progettate per disarmarla. Sappiamo tutti con quanta facilità arriva un resoconto con tabelle pulite e frasi sicure, o un mazzo le cui immagini trasmettono una trama prima che qualcuno la abbia testata. La velocità e la bellezza ci cullano in un senso di certezza e conformità. La qualità della lingua sostituisce la qualità del pensiero.
Il sospetto dell’intelligenza artificiale allontana molte persone, compresi i professori. Il vero pericolo corre dall’altra parte. Già nel 2024, i ricercatori avevano riferito che le persone seguivano i consigli di uno strumento di intelligenza artificiale anche quando contraddicevano la loro stessa valutazione. Uno studio del 2025 sui lavoratori della conoscenza ha scoperto la stessa cosa: più le persone avevano fiducia nell’intelligenza artificiale, meno pensiero critico avevano. L’intelligenza artificiale è diventata un oracolo di cui ci fidiamo più delle nostre stesse intuizioni.
Il modello si manifesta più chiaramente nei giovani. In un sondaggio del 2025 condotto su più di mille adolescenti statunitensi, quasi tre su quattro avevano utilizzato un compagno di intelligenza artificiale e quasi un terzo trovava quelle conversazioni soddisfacenti quanto, o più soddisfacenti, di parlare con un vero amico. Questi compagni sono costruiti per essere gradevoli, sempre disponibili e lenti a non essere d’accordo. Un adolescente che si confida con qualcuno ottiene conforto senza attriti, e l’attrito è il luogo in cui si forma il giudizio. I professionisti stanno imparando silenziosamente la stessa deferenza. La conclusione sembra ottima, le resistenze sono assenti e il giudizio che dovrebbe essere esercitato resta inutilizzato.
È giunto il momento di diventare più scettici nella pratica. Ecco come.
1. Fondare ogni reclamo prima di agire di conseguenza
Prendi l’abitudine di leggere ogni output dell’intelligenza artificiale nel modo in cui un redattore attento legge un reclamo. Per ogni punto sostanziale, chiedi: quali sono le prove a sostegno, quale ragionamento collega le prove alla conclusione e dove entrambi potrebbero essere sbagliati? La struttura è il vecchio modello di argomentazione di Stephen Toulmin, riproposto come pratica di lettura quotidiana. Il modello ci obbliga a mappare i motivi di una rivendicazione e a far emergere l’invisibile “perché” che lasciamo fuori dal discorso quotidiano.
Il test più pulito è leggere un testo generato dall’intelligenza artificiale e sottolineare ogni affermazione, dove è possibile inserire un “!” dopodiché, chiedi quale di queste affermazioni puoi trovare. Il divario tra ciò che sembra giusto e ciò che può essere ricavato è dove vivono le nostre intuizioni e i nostri giudizi.
I ricercatori scrivono IA ed etica sottolineare l’importanza di esercitare pienamente il proprio ragionamento prestando molta attenzione ai risultati dell’intelligenza artificiale. Questo è l’opposto dell’affidarsi ai risultati algoritmici che molti professionisti stanno tranquillamente imparando a fare.
2. Metti il dissenso in un programma
Il professionista scettico è colui che rallenta l’incontro, pone la domanda imbarazzante e suona come un freno allo slancio. Li conosciamo: il consigliere che fa domande penetranti, il collega che continua a chiedersi “perché”. Con il passare del tempo, i costi sociali aumentano, le domande diventano smussate e talvolta addirittura si dissipano.
La soluzione è rendere il dubbio un ruolo, non una personalità. La versione più semplice è una breve finestra di dissenso programmata in qualsiasi riunione in cui viene utilizzato l’output dell’intelligenza artificiale per legittimare una decisione: da cinque a dieci minuti, vicino all’inizio. Il compito esplicito è argomentare contro le affermazioni; far emergere intuizioni, trovare l’obiezione più forte disponibile e metterla sul tavolo in modo che il resto della conversazione debba affrontarla.
Questo è l’equivalente a livello di squadra di fondare un reclamo. Inserisce lo scetticismo collettivo nel ritmo operativo, quindi non dipende dal coraggio della persona più goffa nella stanza.
3. Osserva lo schema, non solo l’output
Un lettore attento può cogliere una singola affermazione che va alla deriva. Cento pretese che vanno nella stessa direzione non possono, e nemmeno mille piccoli favori che non diventano mai uno scambio umano. Il pericolo dell’intelligenza artificiale su larga scala risiede nell’aggregato, non in ogni singolo risultato, e rimane invisibile finché non si è già affermata. Quando la deriva si registra, è diventata lo stile della casa, e la casa non la vede più.
Un ingegnere antropico ne ha descritto un aspetto. Un tempo il lavoro si basava su quella che l’ingegnere chiamava “un’economia del dono fatta di piccoli favori tra esseri umani”. Una richiesta di aiuto con una sceneggiatura ha creato un piccolo debito. L’intelligenza artificiale è più veloce e crea debito zero. Ogni compito che assorbe è un tentativo di collaborazione umana che non viene mai realizzato. La perdita è silenziosa, quotidiana e quasi impossibile da vedere in ogni singolo caso. La generosità reciproca ha costruito le nostre istituzioni ed erode una richiesta non soddisfatta alla volta.
La stessa dinamica attraversa le uscite stesse. Un chief learning officer di una società quotata a livello mondiale mi ha detto all’inizio di giugno che il suo team aveva creato circa 54.000 agenti IA in 6 mesi. Alcune migliaia hanno prodotto vere e proprie semplificazioni. Ciò che la tiene occupata adesso è l’abitudine di vigilanza di chiedersi se gli altri stiano silenziosamente rafforzando ipotesi che nessuno ha rivisitato da anni. Nessun singolo agente rivela il problema. Lo schema su cinquantaquattromila sì.
Cosa fare questa settimana
Nel 1979, una diapositiva di formazione IBM conteneva una frase che è invecchiata inaspettatamente bene: “Un computer non può mai essere ritenuto responsabile, quindi un computer non deve mai prendere una decisione gestionale”. Il computer ancora non prende la decisione. Scrive il brief che ne dà forma.
Scegli il prossimo promemoria, report o presentazione generata dall’intelligenza artificiale che arriverà sulla tua scrivania. Sottolinea e metti un punto esclamativo dopo ogni affermazione. Segna quelli che puoi trovare nel testo. Controllali. Pianifica dieci minuti con il tuo team per discutere contro le affermazioni. La pratica non è spettacolare. Peter Drucker ha tracciato la distinzione più di mezzo secolo fa tra fare le cose bene e fare le cose giuste. Il primo è ora automatizzato. Il secondo è a cosa serve la disciplina dello scetticismo.
Le opinioni espresse dai contributori di SmartBrief sono le loro.
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